Pavel09

Как купить пакет реселеру для себя?

В теме 3 сообщения

Я реселер. Пользователь у меня один. Хочу купить пакет себе. Не знаю как это сделать. Да собственно и где этот вопрос задать мне непонятно. Задаю здесь.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение

@Pavel09 Вам нужно создать ещё одного пользователя, купить ему пакет и смотреть под его данными

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение

Для публикации сообщений создайте учётную запись или авторизуйтесь

Вы должны быть пользователем, чтобы оставить комментарий

Создать учетную запись

Зарегистрируйте новую учётную запись в нашем сообществе. Это очень просто!

Регистрация нового пользователя

Войти

Уже есть аккаунт? Войти в систему.

Войти

  • Похожий контент

    • От душман

      Оператор фиксированной и мобильной связи MCN Telecom дал старт услугам местной телефонии в двух городах Сибири и в городе на Волге. Все специальные условия для малого и среднего бизнеса, а также выгодные тарифные предложения доступны теперь абонентам 26 крупных городов России.
      В августе 2017 г. были завершены строительно-монтажные работы по возведению узлов местной связи в Красноярске, в сентябре – в Ульяновске, в октябре – в Кемерово. После завершения этапа строительства последовали официальное уведомление Роскомнадзора о вводе сети в эксплуатацию и коммерческий запуск.
      «Проект по строительству сети для оказания услуг местной связи так же важен для нас, как и проект строительства МгМн-сети. В 2017 году мы запустили более 15 узлов местной связи. Запускаем два-три города ежемесячно. Например, в ноябре заработал Мурманск, в октябре – Калининград. Ранее, в августе, Волгоград и Астрахань, в июле – Ижевск.
      До этого мы подключили Рязань, Воронеж и другие. В ближайшей перспективе рассчитываем начать продажи услуг в Омске, Томске, Барнауле, Оренбурге и Чебоксарах», - говорит генеральный директор MCN Telecom Александр Мельников.
      На сегодняшний день оператор имеет современную инфраструктуру в 26 крупных городах РФ. В планах на 2018 год расширить данный список до 45 городов. Оператор связи обладает всеми необходимыми лицензиями для оказания услуг местной и внутризоновой телефонной связи и предлагает абонентам выгодные условия повсеместно.
      Так, например, абоненты MCN Telecom могут подключить первый номер в любом городе бесплатно, а при оплате на год вперед абонентская плата за виртуальный номер составит 149 руб/мес. Данное предложение может быть особенно выгодным для стартапов и абонентов с небольшими объемами звонков.
    • От душман
      На итальянский телевизионный рынок вернулась популярная станция Deejay TV. На этот раз как бесплатная программа для молодежи. Канал направлен исключительно на видеоклипы итальянских и международных исполнителей.
      Вещание Deejay TV было запущено в 2002 году как музыкальный телеканал популярной радиостанции Radio Deejay. Бесплатная трансляция была доступна через наземное вещание и спутник. С течением времени Deejay TV начал транслировать сериалы и другие музыкальные шоу. Спутниковый сигнал был закодирован и доступен только для абонентов платформ TivuSat и Sky Italia.
      В январе 2015 года владелец Deejay TV, компания Gruppo Espresso, договорился о продаже станции. Discovery Italia, которая стала новым владельцем, представила Deejay TV в сентябре того же года под новым названием NOVE (Devet) в итальянском наземном мультиплексе.
      Станцию Deejay TV итальянцы могут смотреть абсолютно бесплатно на классическую наземную антенну и на сайте deejay.it/tv, на спутниковый сигнал могут настроиться абоненты платного телевидения Sky Italia, где канал заменил оригинальную эксклюзивную программу myDeejay. Владельцы приемников с поддержкой режима multistream могут бесплатно смотреть Deejay TV на позиции 12,5°W. Прием возможен даже на антенны небольших размеров.

      Технические параметры - Deejay TV (дистрибуторский маршрут):
      Eutelsat 12 West B (12,5°W), частота 12,718 GHz, pol. H, SR 36510, FEC 5/6, DVB-S2/8PSK/multistream, поток 36, FTA
      Технические параметры - Deejay TV (DTH прием / Sky Italia):
      Eutelsat Hot Bird 13C (13°E), частота 12,616 GHz, pol. H, SR 29900, FEC 5/6, DVB-S/QPSK, CA Videoguard
    • От душман
      ИБ-компания High-Tech Bridge добавила в свой сервис Trademark Monitoring Radar новую функцию, позволяющую организациям выявлять сквоттинговые или мошеннические учетные записи в социальных сетях и репозиториях.
      Trademark Monitoring Radar представляет собой бесплатный сервис для обнаружения вредоносных доменов. С его помощью организации могут выявлять случаи киберсквоттинга и тайпсквоттинга с использованием их домена или бренда. Сервис также позволяет идентифицировать фишинговые сайты.
      Новая функция предназначена для обнаружения попыток киберсквоттинга и тайпсквоттинга в соцсетях и репозиториях кодов. Достаточно просто ввести название домена, чтобы получить список потенциальных сквоттинговых учетных записей Facebook, Twitter, YouTube, Google Plus, GitHub и Bitbucket.
      Сервис является полностью автоматизированным, поэтому возможны ложноположительные результаты. Тем не менее, все результаты поиска выдаются в виде ссылки, и пользователям не составит труда быстро проверить их вручную.
      Новая функция пригодится организациям для выявления в соцсетях сквоттинговых и мошеннических учетных записей, которые могут использоваться киберпреступниками вместе с техниками социальной инженерии в целенаправленных фишинговых атаках. Сквоттинговые аккаунты в репозиториях могут использоваться хакерами для распространения вредоносного ПО.
      После обнаружения мошеннических учетных записей организации могут обратиться к администрации соцсети или репозитория с просьбой деактивировать их.
      Киберсквоттинг – регистрация доменных имен, содержащих торговую марку, принадлежащую другому лицу с целью их дальнейшей перепродажи или недобросовестного использования.
      Тайпсквоттинг – регистрация доменных имен, близких по написанию с адресами популярных сайтов, в расчете на ошибку пользователей (например, «wwwsite.ru» в расчете на пользователя, желавшего попасть на «www.site.ru»). При близости к очень популярным доменам тайпсквоттер может собрать на своем сайте некоторый процент «промахнувшихся» посетителей и монетизировать его за счет показа рекламы.
    • От душман
      Лаборатория космических полётов (SFL) Университета Торонто объявила о создании 15-килограммового микроспутника NorSat-3 для Норвежского космического центра. Разрабатываемый космический аппарат, сконструированный для захвата сигналов с гражданского навигационного радара. Спутник будет нести на борту экспериментальный детектор навигационного радара для расширения возможностей обнаружения морских судов через приёмник своей системы автоматической идентификации (AIS).
      NorSat-3 добавит ещё один спутник к норвежским космическим активам – всего их будет четыре, и все они будут производить данные, относящиеся к мониторингу морского трафика. Комбинация навигационного радара и приёмника AIS в потенциале должны значительно повысить морскую осведомлённость для береговой администрации, Вооружённых сил и других морских властных структур.
      Деятельность по морскому спутниковому мониторингу судов финансируется государственной береговой администрацией и управляется Норвежским космическим центром. Норвежское управление оборонных исследований (FFI) возглавляет разработку радарной полезной нагрузки, которую финансирует Министерство обороны.
      Приём посланий от Системы автоматической идентификации сам по себе не может предоставить полную картину морского трафика. Проблема потери AIS-посланий или манипулирования с ними может быть решена только через использование дополнительной сенсорной технологии.
      В случае NorSat-3, навигационный радар-детектор предоставляет некоторую дополнительную поддержку для более точной детекции и идентификации морских судов. Определение (детекция) навигационного радара с судов даёт возможность контролировать точность получаемых AIS-посланий, а также определять те суда, от которых не получено AIS-послания.
    • От Ippolitovich
      Искусственный интеллект уже может предсказывать будущее. Полиция использует его для составления карты, отражающей, когда и где может произойти преступление. Врачи используют его для прогнозирования, когда у пациента может случиться инсульт или сердечный приступ. Ученые даже пытаются дать ИИ воображение, чтобы он мог предвидеть неожиданные события.
       

       

      Многие решения в нашей жизни требуют хороших прогнозов, и агенты ИИ почти всегда лучше справляются с ними, чем люди. Тем не менее для всех этих технологических достижений нам по-прежнему не хватает уверенности в прогнозах, которые дает искусственный интеллект. Люди не привыкли полагаться на ИИ и предпочитают доверять экспертам в лице людей, даже если эти эксперты ошибаются.
      Если мы хотим, чтобы искусственный интеллект нес пользу людям, нам нужно научиться доверять ему. Для этого нам нужно понять, почему люди так настойчиво отказываются доверять ИИ.
      Доверьтесь доктору Роботу
      Попытка IBM представить суперкомпьютерную программу врачам-онкологам (Watson for Oncology) стала провальной. ИИ обещал предоставить высококачественные рекомендации по лечению 12 видов рака, на долю которых приходится 80% случаев в мире. На сегодняшний день более 14 000 пациентов получили рекомендации на основании его расчетов.
      Но когда врачи впервые столкнулись с Watson, они оказались в довольно сложной ситуации. С одной стороны, если Watson давал указания относительно лечения, совпадающие с их собственными мнениями, медики не видели большой ценности в рекомендациях ИИ. Суперкомпьютер просто рассказывал им то, что они уже знали, и эти рекомендации не меняли фактического лечения. Это, возможно, давало врачам спокойствие и уверенность в собственных решениях. Но IBM еще не доказала, что Watson действительно увеличивает процент выживаемости с раком.
      С другой стороны, если Watson давал рекомендации, которые расходились с мнением экспертов, врачи заключали, что Watson некомпетентен. И машина не могла объяснить, почему ее лечение должно сработать, потому что ее алгоритмы машинного обучения были слишком сложными, чтобы их могли понять люди. Соответственно, это приводило к еще большему недоверию, и многие врачи просто игнорировали рекомендации ИИ, полагаясь на собственный опыт.
      В результате главный медицинский партнер IBM Watson — MD Anderson Cancer Center — недавно сообщил об отказе от программы. Датская больница также сообщила, что отказывается от программы после того, как обнаружила, что врачи-онкологи не согласны с Watson в двух случаях из трех.
      Проблема онкологического Watson была в том, что врачи ему просто не доверяли. Доверие людей часто зависит от нашего понимания того, как думают другие люди, и собственного опыта, укрепляющего уверенность в их мнении. Это создает психологическое чувство безопасности. ИИ же, с другой стороны, относительно новая и непонятная для людей штука. Он принимает решения, основываясь на сложной системе анализа для выявления потенциальных скрытых закономерностей и слабых сигналов, вытекающих из больших объемов данных.
      Даже если его можно объяснить техническим языком, процесс принятия решений ИИ, как правило, слишком сложный, чтобы его могли понять большинство людей. Взаимодействие с чем-то, чего мы не понимаем, может вызвать тревогу и создать ощущение утраты контроля. Многие люди попросту не понимают, как и с чем работает ИИ, потому что это происходит где-то за ширмой, в фоновом режиме.
      По этой же причине они острее подмечают случаи, когда ИИ ошибается: вспомните алгоритм Google, который классифицирует цветных людей как горилл; чатбот Microsoft, который стал нацистом менее чем за день; автомобиль Tesla, работающий в режиме автопилота, в результате которого произошел несчастный случай со смертельным исходом. Эти неудачные примеры получили непропорционально большое внимание средств массовой информации, подчеркивающих повестку того, что мы не можем полагаться на технологии. Машинное обучение не является на 100% надежным, отчасти потому что его проектируют люди.
      Раскол общества?
      Чувства, которые вызывает искусственный интеллект, уходят глубоко в природу человеческого существа. Недавно ученые провели эксперимент, в ходе которого опросили людей, смотревших фильмы про искусственный интеллект (фантастические), на тему автоматизации в повседневной жизни. Выяснилось, что независимо от того, был ИИ в фильме изображен в позитивном или негативном ключе, простой просмотр кинематографического представления нашего технологического будущего поляризует отношения участников. Оптимисты становятся еще более оптимистичными, а скептики закрываются еще сильнее.
      Это говорит о том, что люди предвзято относятся к ИИ, отталкиваясь от собственных рассуждений, такова глубоко укоренившаяся тенденция предвзятого подтверждения: тенденция искать или интерпретировать информацию таким образом, чтобы подтвердить заранее имевшиеся концепции. Поскольку ИИ все чаще мелькает в медиа, это может способствовать глубокому разделению общества, расколу между теми, кто пользуется ИИ, и теми, кто его отвергает. Преобладающая группа людей может получить серьезное преимущество или гандикап.
      Три выхода из кризиса доверия ИИ
      К счастью, у нас есть мысли на тему того, как справиться с доверием к ИИ. Одно только наличие опыта работы с ИИ может значительно улучшить отношение людей к этой технологии. Есть также свидетельства, указывающие на то, что чем чаще вы используете определенные технологии (например, Интернет), тем больше вы им доверяете.
      Другое решение может заключаться в том, чтобы открыть «черный ящик» алгоритмов машинного обучения и сделать их работу более прозрачной. Такие компании, как Google, Airbnb и Twitter, уже публикуют отчеты прозрачности о государственных запросах и раскрытии информации. Подобная практика в системах ИИ поможет людям получить нужное понимание того, как алгоритмы принимают решения.
      Исследования показывают, что вовлечение людей в процесс принятия решений ИИ также повысит степень доверия и позволит ИИ учиться на человеческом опыте. Исследование показало, что люди, которым давали возможность слегка модифицировать алгоритм, чувствовали большую удовлетворенность от результатов его работы, по всей видимости, из-за чувства превосходства и возможности влиять на будущий исход.
      Нам необязательно понимать сложную внутреннюю работу систем ИИ, но если предоставить людям хотя бы немного информации и контроля над тем, как эти системы реализуются, у них появится больше доверия и желания принять ИИ в повседневную жизнь.